海峽西岸經濟區(qū)城市能源效率及其影響因素研究

張新紅+莊家花

摘要：基于全要素生產率框架和規(guī)模報酬不變（CRS）假設，采用非參數的DEA方法測算海西20個設區(qū)市的全要素能源效率；在此基礎上，采用空間計量模型考察海西城市全要素能源效率的區(qū)位特征及其影響因素。實證結果表明，空間計量模型對城市能源效率分布特征解釋力更強，海西各市能源效率不僅取決于自身的區(qū)位條件，還與周邊城市的能源效率水平正相關；空間相關條件下，對外開放度和產業(yè)結構對海西能源效率有顯著地負作用，生產率增長是海西能源效率提高的主要推動因素。

關鍵詞：數據包絡分析（DEA）；全要素能源效率；空間相關性；空間計量模型

中圖分類號：F127文獻標志碼：A文章編號：1006-1398（2014）01-0052-10

一引言

能源是現代經濟增長不可或缺的投入要素，對各國經濟發(fā)展都有決定性影響，能源過度消費所帶來的資源耗竭和環(huán)境問題已成為21世紀人類發(fā)展的重大挑戰(zhàn)之一。改革開放30多年以來，能源為中國經濟持續(xù)快速的增長提供了重要的動力支持。但作為最大的發(fā)展中國家，高能耗低效率的經濟模式使得中國的經濟面臨嚴重的能源短缺和環(huán)境污染問題。提高能源效率成為中國當前最為迫切和重要的問題之一。由于中國幅員遼闊、空間發(fā)展不平衡，各地區(qū)能源效率存在很大差異，如果落后地區(qū)能夠趕超發(fā)達地區(qū)的能源利用水平，將極大地提高總體能源效率。

海峽西岸經濟區(qū)東與臺灣地區(qū)一水相隔，北承長三角，南接珠三角，擁有優(yōu)越的地理位置和生態(tài)環(huán)境，有良好的經濟發(fā)展基礎和廣闊的發(fā)展前景。國務院于2009年5月出臺了《關于支持福建省加快建設海峽西岸經濟區(qū)的若干意見》。2011年3月國家發(fā)展和改革委員會制定了《海峽西岸經濟區(qū)發(fā)展規(guī)劃》，明確了地域范圍，包括福建全境以及浙江的溫州、衢州、麗水，廣東的汕頭、梅州、潮州、揭陽，江西的上饒、鷹潭、撫州、贛州，共20個設區(qū)市，陸域面積約27萬平方公里。并對海峽西岸經濟區(qū)20個設區(qū)市今后發(fā)展的空間布局進行科學規(guī)劃，將海西在空間布

局上劃分為“東部沿海臨港產業(yè)發(fā)展區(qū)，中部、西部集中發(fā)展區(qū)和生態(tài)保護和生態(tài)產業(yè)發(fā)展區(qū)三大功能區(qū)”。本文在海西規(guī)劃背景下，以海西20個設區(qū)市為研究對象，運用空間計量模型從區(qū)域差異和空間相關角度分析海西全要素能源效率的區(qū)域特征及其影響因素，為積極尋求城市間的互助合作、形成互利共贏的節(jié)能減排格局提供理論支持和政策建議。

二文獻回顧

當前對能源效率區(qū)域差異狀況的研究已經存在大量文獻，一般而言，地區(qū)間能源效率的差距是中國在當前經濟技術發(fā)展水平條件下可能實現的節(jié)能潛力[1]49-58。當前我國學者普遍采用時間序列數據分析方法[2]49-56[3]66-76 [4]18-26檢驗我國省際或東中西三大地區(qū)的能源效率是否存在σ收斂、 絕對β收斂以及條件β收斂。部分學者還通過運用 DEA模型等方法，利用全要素生產率框架進行績效測度和比較。Hu和 Wang[5]3206-3217首次嘗試采用規(guī)模報酬不變 （CRS）的 DEA模型從中國三大地區(qū)間能耗差異角度測算中國各省域節(jié)能潛力，結果發(fā)現東部能源效率最高而中部卻是最低。魏楚、 沈滿洪[6]110-121對能源效率指標進行了更為深入的討論，同時采用 DEA方法測算并比較我國四大地區(qū)省域全要素能源效率，認為大多省份能源效率符合“ 先上升，再下降 ” 的特征，東北能源效率最高而西部能源效率最低，地區(qū)間能源效率存在一定的趨同性。

綜上所述，目前已有研究文獻所具有的主要特點：一是對能源效率內涵的界定不斷深入，從單要素能源效率模型到基于 DEA和超效率DEA全要素能源效率模型的研究[7]6172-6179[8]1021-1028[9]67-72；二是對能源效率收斂的衡量從如標準差等簡單的區(qū)域差異標準方法到基于加權變異系數、 基尼系數等更為深入的σ收斂和條件β收斂等；三是能源效率影響因素逐步達成共識，產業(yè)結構、技術進步和各類政策因素等被認為是主要的影響因素，但是各種影響因素的指標的設定仍帶有一定的隨機性和直覺性[10]22-26。最后，就地理空間尺度來看，當前絕大部分能源效率相關研究都基于省級行政單元，或更大級別單元 （分地帶和分大區(qū) ） ，目前還缺乏對更小空間單位—— 城市有關能源效率的研究。城市作為完整的基本空間單元及省域發(fā)展的基礎層次，其行為的組織運行上具有省域無法替代的特色，表現出其特有的行為機制和運行規(guī)律。

海西經濟區(qū)承擔全國發(fā)展大局和推動兩岸關系和平發(fā)展、促進祖國統(tǒng)一大業(yè)的重任，對海西20個設區(qū)市能源效率的研究，避免了全國和省域層次研究中總體數據掩蓋地區(qū)內部差異的缺陷，有著重要的理論和現實意義。而采用空間經濟計量方法研究能源效率地區(qū)差異的經驗研究很少。本文考慮空間相關性，并對傳統(tǒng)估計模型進行改進，使用個體固定效應空間計量模型分析能源效率的影響因素，探索區(qū)域間互動發(fā)展和合作的方式。

本文其余部分的結構安排如下：第3部分測算海西20個設區(qū)市的全要素能源效率；第4部分對空間計量模型及相關檢驗介紹；第5部分是海西能源效率影響因素的選取及海西各市全要素能源效率空間相關性分析；第6部分是海西城市全要素能源效率空間計量模型的實證結果及分析；最后部分是全文結論。

三海西各設區(qū)市全要素能源效率的測算

能源效率是指用較少的能源生產同樣數量的服務或有用的產出，而問題是如何準確定義“有用的產出”和“能源投入” 。本文采用全要素能源效率指標，即“在一定產出下，前沿面上最小能源投入量與實際能源投入量的比值”。[5]3206-3217并將根據投入導向的規(guī)模報酬不變的DEA（數據包絡分析）模型 ，利用 Colelli給出的 DEAP計量分析軟件和海西20個設區(qū)市的相關數據計算2000年至2010年海西各設區(qū)市的全要素能源效率。具體計算過程如下。

根據城市數據的可得性 ，我們的整體研究時間段為2000年至2010年。數據來源于2000-2010年福建、浙江、廣東和江西四個省份的統(tǒng)計年鑒以及海西各市的統(tǒng)計局網站。

其中模型的投入—產出變量的具體選擇如下：

模型的產出變量以2000年不變價格計算的實際城市GDP表示，平減指數選用相應省份的數據。

資本存量K，對城市資本存量的估算采用“永續(xù)盤存法”，借鑒張軍等的處理方法，用基年固定資本投資總額除以10% 作為初始資本存量，折舊率取為96%[11]35-44。各設區(qū)市資本存量均以2000年可比價格表示，固定資產價格指數用該設區(qū)市所在省份的相應數據近似替代。

勞動力L，嚴格說應該由各市就業(yè)人員的有效勞動時間衡量，但由于缺失此方面研究的統(tǒng)計數據，所以改用各市從業(yè)人員指標代替，個別缺失數據的用平均人口數近似替代。

能源消費量E即城市能源消費量，用各設區(qū)市歷年能源消費總量表示。由于江西省和浙江省有個別年份數據缺失，我們將根據年鑒中可獲得的用電量換算得到，即用其余時期能源消費量與用電量比例的平均值與當年用電量相乘得到能源消費總量值[12]135-142。將不同的統(tǒng)計口徑統(tǒng)一按照相應比例折算為統(tǒng)一單位 （萬噸標準煤 ）。

假定海西各設區(qū)市的生產具有相似的加總技術特征，以資本、勞動、能源作為投入變量，GDP為產出變量，設在每一個時期t=1，2…，11，第k個設區(qū)市（k=1，2，…，20）使用n（n=3）種投入要素：x=（K，L，E），即資本、勞動和能源，得到m=1種產出q。規(guī)模報酬不變且投入可自由處置（C，S）情況下，投入集可表示為：L（q|C，S）=x∶q≤λM，λN≤x，λ∈RK+，u∈RM+}。對于第k個生產單元，求解Farell技術效率值的DEA模型如下：

Fi（q，x|C，S）=minθ，λθ

s，t-qk+qλ≥0

θxk-xλ≥0

λ≥0（1）

其中，λ為K×1的常向量。θ即為Farell技術效率值。

根據模型（1），利用DEAP21軟件可求得海西各市2000-2010年每年的技術效率值和目標能源投入量，利用目標能源投入量除以實際的能源投入量就得到2000-2010年海西各市全要素能源效率值（TFEE），計算結果如表1所示。

四空間經濟計量模型及相關檢驗

空間經濟計量模型主要研究存在空間效應的問題?？臻g效應主要包括空間相關性（依賴性）和空間異質性（差異性）?？臻g異質性（差異性）定義為事物和現象在不同空間區(qū)位上的區(qū)別；空間相關性定義為觀測值與區(qū)位之間的一致性[13]?？臻g異質性源于觀測值地理空間分布的非均勻或非隨機性，空間相關性則是觀測值由于某種空間作用而在地理上的集聚。

（一）空間計量模型介紹

空間經濟計量的兩種基本模型分別是空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM） 和空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM），空間滯后模型又稱為空間自回歸模型（SAR），這兩個模型的基本形式為[14]67-71：

空間自回歸模型（SAR）：

y=ρCy+Xβ+ε（2）

空間誤差模型（SEM） ：

y=Xβ+ξ（3）

ξ=λWξ+ε（4）

其中，ε～N（0，σ2IN）（N為地區(qū)數），y表示因變量向量，X為N×K的外生解釋變量矩陣（含常數項），C為標準化的空間權重矩陣，用矩陣C乘以向量y，表示空間滯后因變量； ρ表示空間滯后項系數；β表示變量系數；λ表示空間誤差系數；ε和ξ為隨機誤差項。

對于上述兩種模型的估計如果仍采用普通最小二乘法（OLS），由于空間效應的存在，普通最小二乘估計法估計空間誤差模型是無偏的，但不具有效性；估計空間滯后模型不僅是有偏的，而且是不一致的，因此，普通最小二乘法不能用于空間計量模型的估計， 而最大似然估計法能夠克服以上問題。所以本文將采用空間計量經濟的極大似然法（MaximumLikelihood，ML）進行估計。另一方面，面板數據的回歸包括固定效應和隨機效應估計方面，而實際運用中往往根據所研究問題的特點以及具體數據特征來決定，如果僅對樣本本身的個體差異進行分析，則可以使用固定效應模型，如果用樣本推斷總體的個體差異，則采取隨機效應模型。

（二） 空間自相關檢驗及SLM、SEM 的選擇

國內外學者普遍采用Morans I 值度量各種變量的空間相關性，它用于驗證整個研究區(qū)域某一要素的空間模式。除了使用Morans I 指數，還可以使用穩(wěn)健（Robust）的最大似然LM-Error 檢驗、最大似然LM-Lag 檢驗等來進行檢驗。由于事先無法根據先驗經驗推斷在SLM 和SEM 模型中是否存在空間依賴性，所以有必要構建一種判別準則，以決定哪種空間模型更加符合客觀實際。Anselin （1988）提出下面的判別準則：如果在空間依賴性的檢驗中發(fā)現最大似然LM-Lag 檢驗顯著而最大似然LM-Error 檢驗不顯著， 則可以斷定適合的模型是空間滯后模型； 最大似然LM-Error 檢驗顯著而最大似然LM-Lag 檢驗不顯著，則可以斷定空間誤差模型是恰當的模型。

五海西各市全要素能源效率的空間相關性分析

（一） 構造空間權重矩陣

利用海西20個設區(qū)市所處的地理位置，根據相鄰與否構造出它們的空間權重矩陣，本文采用線性相鄰定義空間矩陣，按照行政區(qū)劃，如果設區(qū)市i和設區(qū)市j有共同邊界，記Wij=1，否則，記Wij=0，即：

Wij=1，i和j有共同邊界

0，其他 （i，j=1，2，…，20，并且i≠j）（5）

即有共同邊界的設區(qū)市對應的元素為1，否則為0。

對得到的空間權重矩陣W（20×20）進行標準化處理，得到標準空間加權矩陣C（20×20）。

（二）空間自相關檢驗

在建立空間計量模型前，應先計算海西20個設區(qū)市的Morans I 值和拉格朗日乘數LM統(tǒng)計量及其穩(wěn)健形式Robust LM統(tǒng)計量，檢驗海西20個設區(qū)市的全要素能源效率是否存在空間依賴性和異質性。運用Matlab軟件，檢驗結果見表2和表3。以上各檢驗的原假設為H0∶ρ=0或λ=0。

值均很小且其正態(tài)統(tǒng)計量Z值除2007年外均小于正態(tài)分布函數在005水平下的臨界值（165），表明海西各設區(qū)市全要素能源效率的空間誤差自相關不明顯。進一步通過LMERR和LMLAG檢驗空間自相關性和判別自相關的類別，2001-2010年的LMERR值均未能通過01水平下的顯著性檢驗，同樣表明了空間誤差自相關不明顯。LMLAG在2008年較不顯著，2001年和2005-2007年顯著性水平為015外，其余5年均通過了005水平下的顯著性檢驗，表明存在內生的空間滯后自相關。表3中對于面板數據的檢驗結果中LMERR、LMLAG、R-LMERR、R-LMLAG在混合回歸模型和個體固定效應模型中均通過了001水平下的顯著性檢驗，LMLAG大于LMERR，R-LMLAG大于R-LMERR，表明空間滯后自相關比空間誤差自相關更明顯，空間滯后模型比空間誤差模型更適合。綜合以上檢驗可以判斷海西全要素能源效率存在著空間上的相互關聯性，相鄰城市全要素能源效率水平存在相互影響的作用。

六空間計量實證檢驗與結果分析

空間自相關檢驗說明海西20個設區(qū)市全要素能源效率存在著空間上的相互關聯性，因而對海西全要素能源效率的研究中應考慮地理空間上的相互作用，接下來，本文將采用空間經濟計量模型對海西20個設區(qū)市全要素能源效率的影響因素進行計量分析。

（一）海西能源效率影響因素的選取及數據說明

整體來看，能源效率的變化是受到多種綜合因素作用的結果。由于我們不可能詳盡所有難以觀測的各種影響因素，又受限于海西20個設區(qū)市數據難以獲得的現狀，本文結合當前學者對能源效率變動形成原因的相關研究，同時結合海西特點，將主要考慮以下方面的影響因素：

（1）城市化水平（Urban），使用各設區(qū)市的市區(qū)人口與全市總人口的比值反映各設區(qū)市的城市化水平。

（2）資源稟賦水平（Endow），即能源稟賦豐裕度，由于無法獲得各設區(qū)市煤炭消費量等數據，這里我們使用各設區(qū)市采掘業(yè)從業(yè)人員占城市總從業(yè)人員比重來近似替代。

（3）產業(yè)結構（Str），第二產業(yè)是主要能源消費行業(yè)，所以使用第二產業(yè)占國民經濟比例來表示產業(yè)結構。

（4）政府干預度（Gov），使用各設區(qū)市財政支出與地區(qū)生產總值的比值來表示，在一定程度上反映了市場化程度下降對經濟資源配置所產生的影響。

（5）外商直接投資比重（FDI），用各設區(qū)市當年實際使用外資金額與地區(qū)生產總值的比值來表示。

（6）外貿依存度（Im_ex），用各設區(qū)市進出口總值與地區(qū)生產總值的比值來衡量各設區(qū)市對外貿易對經濟增長質量的作用。

（7）能源價格（Price），以2000年為基期，將各省燃料、動力價格指數分配到省內所在城市，衡量各設區(qū)市的能源價格。

（8）技術水平（Tfpch），生產率的本質內涵為生產活動中要素投入以外的其他因素帶來的產出增加，所以可以反映技術水平，因此本文用不包含能源投入的Malmquist生產率指數來表示技術水平。以資本與勞動作為投入變量，地區(qū)生產總值作為產出變量，根據2000-2010年各設區(qū)市的數據，構建測度全要素生產率指數的DEA模型，利用DEAP21軟件可測算出各期間的Malmquist生產率指數。由于Malmquist生產率指數反映的是兩時期之間的全要素生產率變化，在此用2000-2001年的全要素生產率變化表示2001年的技術水平進步，其他各年依次類推。

文中進出口總額及燃料、動力價格指數來自四個省的統(tǒng)計年鑒（2001-2011），其他樣本數據均來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》（2002-2011）。

（二） 空間計量模型的設定

建立空間計量模型前，先根據樣本數據特征選擇模型形式。為選擇合適的模型，對空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）分別進行Hausman檢驗、冗余固定效應檢驗，檢驗結果見表4。

表4模型識別與檢驗

檢驗類別 檢驗 SLM模型 SEM模型統(tǒng)計值 P值 統(tǒng)計值 P值Hausman檢驗 spatial random 606193 00000 -984976 00000冗余固定效應檢驗 spatial fixed 1624204 00000 1565656 00000其中，Hausman檢驗原假設H0∶E（εi/Xit）=0（即為隨機效應）。冗余固定效應檢驗原假設H0∶u1，u2=…=uN（即不同個體截距相同）。從表4可以看出，檢驗結果均在001顯著性水平下拒絕原假設，因此應該選擇固定效應模型。

在空間自回歸模型中，變量的空間相關關系由因變量的空間滯后項來反映，用于考察海西城市全要素能源效率區(qū)位分布的空間自回歸模型為：

TFEEkt=μk+ρCTFEEkt+β1Urbankt+β2Endowkt+β3Strkt+β4Govkt+β5FDIkt

+β6Im_exkt+β7Pricekt+β8Tfpchkt+εkt（6）

式（6）中，下標k=1，2，…，20代表各設區(qū)市，t表示年份。TFEEkt為全要素能源效率，C為標準化空間權重矩陣，CTFEEkt為空間滯后因變量，ρ為空間自回歸系數，其估計值反映了空間相關性的方向和大??；βk為解釋變量系數，μk為個體固定效應，εkt為隨機誤差項。

當空間相關通過被模型解釋變量忽略了的變量傳遞時，可以假定空間相關通過誤差過程產生。檢驗海西城市全要素能源效率區(qū)位分布的空間誤差模型為：

TFEEkt=μk+β1Urbankt+β2Endowkt+β3Strkt+β4Govkt+β5FDIkt

+β6Im_exkt+β7Pricekt+β8Tfpchkt+λWξkt+εkt（7）

式（7）中，Wξkt為空間滯后誤差項，λ為空間誤差自相關系數，表示回歸殘差之間空間相關的強度。其他和（6）式定義相同。

（三） 實證分析及估計結果

本文用極大似然法估計空間滯后模型SLM和空間誤差模型SEM的參數，運用Matlab空間計量軟件包得到的估計結果見表5。為了比較，本文還給出了采用傳統(tǒng)面板數據估計方法估計的結果，也列在表5中。

從表5中的檢驗結果可以看出，SLM模型和SEM模型的對數似然函數值log-likelihood（1134564，110529）均大于傳統(tǒng)面板數據模型（922705），表明空間面板數據模型比傳統(tǒng)面板數據模型要好，空間滯后模型又比空間誤差模型好。SLM模型的R2高于OLS估計的傳統(tǒng)模型的R2，SEM模型的R2略低于OLS估計的傳統(tǒng)模型的R2。同時因為自由度的減小，SLM與SEM模型調整后的R2偏低，但本文空間計量模型估計采用的是最大似然法，R2檢驗的意義不大。

由于空間自回歸系數ρ和空間誤差自相關系數λ均為正值，且顯著水平都達到1%，說明海西各設區(qū)市的全要素能源效率與相鄰設區(qū)市的全要素能源效率間確實存在正向的空間依賴關系。從SLM模型來看，空間自回歸系數ρ為05130，說明相鄰設區(qū)市全要素能源效率水平每提高1個單位，本設區(qū)市全要素能源效率將提升05130個單位，相鄰城市能源效率水平的提高將有助于本市能源效率水平的提高。從SEM模型來看，空間誤差自相關系數λ為05210，說明海西設區(qū)市之間的各種觀測不到的因素的地區(qū)相關性也對能源效率產生正向作用。

從各變量系數及其顯著性水平來看，多數影響因素變量對能源效率水平的區(qū)位分布的影響和已有研究文獻的假設一致。所有模型的估計結果顯示，城市化水平對全要素能源效率的影響在空間滯后模型中顯著性水平達到00787，而在傳統(tǒng)模型中不顯著，說明海西各設區(qū)市城市化水平對全要素能源效率的正向影響具有顯著的空間地理特征，城市化進程有空間溢出作用。

資源稟賦豐裕度在01顯著性水平下與全要素能源效率負相關。盡管在考慮空間相關性時顯著程度有所減弱，但依然嚴重阻礙了全要素能源效率的提高，說明海西各設區(qū)市之間的能源商品流通還不發(fā)達，無法實現能源要素自由流動，這同時影響了能源價格。能源價格對全要素能源效率的負向作用在考慮空間因素后減弱，一定程度上反映了各設區(qū)市之間的能源要素流動促進了能源資源的優(yōu)化配置，但由于資源與環(huán)境保護制度法規(guī)的不完善，能源價格不能反映巨大的外部成本和正常的市場供需。另外政府對主要能源及相關產業(yè)的價格干預還比較多，這從回歸結果可以看出，考慮空間相關性后政府干預度對海西全要素能源效率的負影響比較小，說明政府干預程度增強而導致市場化水平的下降的狀況有所改善。

產業(yè)結構與全要素能源效率顯著負相關。因此提高第二產業(yè)的能源效率、增加第二產業(yè)內部能源節(jié)約型產業(yè)比例和調整三大產業(yè)的結構是今后節(jié)能工作的方向。

對外貿易對全要素能源效率產生顯著負影響。對外貿易雖然可以擴大生產規(guī)模和優(yōu)化要素配置，有利于效率的提高，但海西經濟的特點是中小型民營經濟占主導，總量大，處于產業(yè)鏈中上游地位的優(yōu)勢企業(yè)為數不多，不能有效地提高規(guī)模效率和優(yōu)化資源配置。因此亟待產業(yè)鏈的整合來提高經濟質量、改善要素效率。外貿依存度對海西全要素能源效率產生負面影響。這種反向作用在空間計量模型中有所減弱，說明它對周圍設區(qū)市有積極作用。

與其他因素不同，外商直接投資占地區(qū)生產總值的比重對海西全要素能源效率的負向作用在考慮空間相關性時增強。

全要素生產率增長對海西全要素能源效率有顯著的促進作用，且這種正向作用在考慮空間相關性時更強，表明全要素生產率增長的擴散效應明顯。全要素生產率增長率是全要素能源效率提高的關鍵因素。

七結論

本文采用空間計量模型實證研究了海西20個設區(qū)市全要素能源效率的地區(qū)分布特征，得出以下結論：

第一，空間相關性檢驗和個體固定效應的空間計量模型分析表明，海西各市的全要素能源效率的區(qū)位分布存在正向空間依賴性，相鄰城市全要素能源效率水平的改進有助于城市能源效率的整體提高。

第二，從全要素能源效率的區(qū)位分布影響因素的估計結果可知，在空間相關情況下各因素對海西全要素能源效率的影響程度有所變化，這揭示了各因素對全要素能源效率的空間作用機制?？臻g相關的存在加強了全要素生產率增長、城市化水平對全要素能源效率的正向作用，減輕了資源稟賦、產業(yè)結構、外貿依存度、能源價格、政府干預的負面影響。僅有外商投資比重的負面影響在空間相關時加強。全要素生產率增長是海西全要素能源效率改進的主要推動因素。

第三，從海西各設區(qū)市全要素能源效率區(qū)位分布存在空間相關性的特征出發(fā)，有關部門在制定能源政策時應充分重視這種跨區(qū)域的空間聯系，積極尋求城市間的互助合作方式，形成互利共贏的節(jié)能減排格局。

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[12]武春友，岳良文，等.基于MFA和DEA的煤炭資源效率測算方法的研究[J].中國人口·資源與環(huán)境.2012，22（12）.

[13]沈體雁，馮等田，等. 空間計量經濟學[M].北京：北京大學出版社.2010.

[14]鄒艷芬，陸宇海. 基于空間自回歸模型的中國能源利用效率區(qū)域特征分析. 統(tǒng)計研究，2005，（10）.

收稿日期：2013-08-28基金項目：福建省社會科學基金項目“海峽西岸經濟區(qū)城市全要素能源效率與可持續(xù)發(fā)展研究”和福建省軟科學項目（2012R0059）

作者簡介：張新紅（1966-），女，河南新鄉(xiāng)人，管理學博士，教授，主要從事宏觀經濟預測與預警研究。

TFEEkt=μk+β1Urbankt+β2Endowkt+β3Strkt+β4Govkt+β5FDIkt

+β6Im_exkt+β7Pricekt+β8Tfpchkt+λWξkt+εkt（7）

式（7）中，Wξkt為空間滯后誤差項，λ為空間誤差自相關系數，表示回歸殘差之間空間相關的強度。其他和（6）式定義相同。

（三） 實證分析及估計結果

本文用極大似然法估計空間滯后模型SLM和空間誤差模型SEM的參數，運用Matlab空間計量軟件包得到的估計結果見表5。為了比較，本文還給出了采用傳統(tǒng)面板數據估計方法估計的結果，也列在表5中。

從表5中的檢驗結果可以看出，SLM模型和SEM模型的對數似然函數值log-likelihood（1134564，110529）均大于傳統(tǒng)面板數據模型（922705），表明空間面板數據模型比傳統(tǒng)面板數據模型要好，空間滯后模型又比空間誤差模型好。SLM模型的R2高于OLS估計的傳統(tǒng)模型的R2，SEM模型的R2略低于OLS估計的傳統(tǒng)模型的R2。同時因為自由度的減小，SLM與SEM模型調整后的R2偏低，但本文空間計量模型估計采用的是最大似然法，R2檢驗的意義不大。

由于空間自回歸系數ρ和空間誤差自相關系數λ均為正值，且顯著水平都達到1%，說明海西各設區(qū)市的全要素能源效率與相鄰設區(qū)市的全要素能源效率間確實存在正向的空間依賴關系。從SLM模型來看，空間自回歸系數ρ為05130，說明相鄰設區(qū)市全要素能源效率水平每提高1個單位，本設區(qū)市全要素能源效率將提升05130個單位，相鄰城市能源效率水平的提高將有助于本市能源效率水平的提高。從SEM模型來看，空間誤差自相關系數λ為05210，說明海西設區(qū)市之間的各種觀測不到的因素的地區(qū)相關性也對能源效率產生正向作用。

從各變量系數及其顯著性水平來看，多數影響因素變量對能源效率水平的區(qū)位分布的影響和已有研究文獻的假設一致。所有模型的估計結果顯示，城市化水平對全要素能源效率的影響在空間滯后模型中顯著性水平達到00787，而在傳統(tǒng)模型中不顯著，說明海西各設區(qū)市城市化水平對全要素能源效率的正向影響具有顯著的空間地理特征，城市化進程有空間溢出作用。

資源稟賦豐裕度在01顯著性水平下與全要素能源效率負相關。盡管在考慮空間相關性時顯著程度有所減弱，但依然嚴重阻礙了全要素能源效率的提高，說明海西各設區(qū)市之間的能源商品流通還不發(fā)達，無法實現能源要素自由流動，這同時影響了能源價格。能源價格對全要素能源效率的負向作用在考慮空間因素后減弱，一定程度上反映了各設區(qū)市之間的能源要素流動促進了能源資源的優(yōu)化配置，但由于資源與環(huán)境保護制度法規(guī)的不完善，能源價格不能反映巨大的外部成本和正常的市場供需。另外政府對主要能源及相關產業(yè)的價格干預還比較多，這從回歸結果可以看出，考慮空間相關性后政府干預度對海西全要素能源效率的負影響比較小，說明政府干預程度增強而導致市場化水平的下降的狀況有所改善。

產業(yè)結構與全要素能源效率顯著負相關。因此提高第二產業(yè)的能源效率、增加第二產業(yè)內部能源節(jié)約型產業(yè)比例和調整三大產業(yè)的結構是今后節(jié)能工作的方向。

對外貿易對全要素能源效率產生顯著負影響。對外貿易雖然可以擴大生產規(guī)模和優(yōu)化要素配置，有利于效率的提高，但海西經濟的特點是中小型民營經濟占主導，總量大，處于產業(yè)鏈中上游地位的優(yōu)勢企業(yè)為數不多，不能有效地提高規(guī)模效率和優(yōu)化資源配置。因此亟待產業(yè)鏈的整合來提高經濟質量、改善要素效率。外貿依存度對海西全要素能源效率產生負面影響。這種反向作用在空間計量模型中有所減弱，說明它對周圍設區(qū)市有積極作用。

與其他因素不同，外商直接投資占地區(qū)生產總值的比重對海西全要素能源效率的負向作用在考慮空間相關性時增強。

全要素生產率增長對海西全要素能源效率有顯著的促進作用，且這種正向作用在考慮空間相關性時更強，表明全要素生產率增長的擴散效應明顯。全要素生產率增長率是全要素能源效率提高的關鍵因素。

七結論

本文采用空間計量模型實證研究了海西20個設區(qū)市全要素能源效率的地區(qū)分布特征，得出以下結論：

第一，空間相關性檢驗和個體固定效應的空間計量模型分析表明，海西各市的全要素能源效率的區(qū)位分布存在正向空間依賴性，相鄰城市全要素能源效率水平的改進有助于城市能源效率的整體提高。

第二，從全要素能源效率的區(qū)位分布影響因素的估計結果可知，在空間相關情況下各因素對海西全要素能源效率的影響程度有所變化，這揭示了各因素對全要素能源效率的空間作用機制。空間相關的存在加強了全要素生產率增長、城市化水平對全要素能源效率的正向作用，減輕了資源稟賦、產業(yè)結構、外貿依存度、能源價格、政府干預的負面影響。僅有外商投資比重的負面影響在空間相關時加強。全要素生產率增長是海西全要素能源效率改進的主要推動因素。

第三，從海西各設區(qū)市全要素能源效率區(qū)位分布存在空間相關性的特征出發(fā)，有關部門在制定能源政策時應充分重視這種跨區(qū)域的空間聯系，積極尋求城市間的互助合作方式，形成互利共贏的節(jié)能減排格局。

參考文獻：

[1]史丹. 中國能源效率的地區(qū)差異與節(jié)能潛力分析[J]. 中國工業(yè)經濟，2006，（10）.

[2]史丹. 我國經濟增長過程中能源利用效率的改進[J]. 經濟研究，2002，（9）.

[3]魏楚，沈滿洪. 能源效率及其影響因素：基于DEA的實證分析[J].管理世界，2007，（8）.

[4]李世祥，成金華.中國能源效率評價及其影響因素分析[J].統(tǒng)計研究，2008 ，（10 ）.

[5]Hu Jin-li， Wang Shih-Chuan. Total-factor Energy Efficiency of Regions in China[J]. Energy Policy， 2006， （34）.

[6]魏楚，沈滿洪. 能源效率與能源生產率：基于DEA方法的省際數據比較[J]. 數量經濟技術經濟研究，2007，b（9）.

[7]Shi G M， Bi J，Wang J N. Chinese regional industrial energy efficiency evaluation based on a DEA model of fixing non-energy inputs[J].Energy Policy. 2010， 38（10）.

[8]汪克亮，楊寶臣，等.基于技術差距的中國區(qū)域全要素能源效率研究[J].科學學研究.2011，（29）.

[9]孫久文，肖春梅.長三角地區(qū)全要素能源效率變動的實證分析[J].中國人口·資源與環(huán)境. 2012，22（12）.

[10]李治，李國平.城市能源效率分布特征影響因素研究[J].城市發(fā)展研究.2010， （17）.

[11]張軍，吳桂英，張吉鵬. 中國省際物質資本存量估算：1952-2000[J]. 經濟研究，2004，（10）.

[12]武春友，岳良文，等.基于MFA和DEA的煤炭資源效率測算方法的研究[J].中國人口·資源與環(huán)境.2012，22（12）.

[13]沈體雁，馮等田，等. 空間計量經濟學[M].北京：北京大學出版社.2010.

[14]鄒艷芬，陸宇海. 基于空間自回歸模型的中國能源利用效率區(qū)域特征分析. 統(tǒng)計研究，2005，（10）.

收稿日期：2013-08-28基金項目：福建省社會科學基金項目“海峽西岸經濟區(qū)城市全要素能源效率與可持續(xù)發(fā)展研究”和福建省軟科學項目（2012R0059）

作者簡介：張新紅（1966-），女，河南新鄉(xiāng)人，管理學博士，教授，主要從事宏觀經濟預測與預警研究。

TFEEkt=μk+β1Urbankt+β2Endowkt+β3Strkt+β4Govkt+β5FDIkt

+β6Im_exkt+β7Pricekt+β8Tfpchkt+λWξkt+εkt（7）

式（7）中，Wξkt為空間滯后誤差項，λ為空間誤差自相關系數，表示回歸殘差之間空間相關的強度。其他和（6）式定義相同。

（三） 實證分析及估計結果

本文用極大似然法估計空間滯后模型SLM和空間誤差模型SEM的參數，運用Matlab空間計量軟件包得到的估計結果見表5。為了比較，本文還給出了采用傳統(tǒng)面板數據估計方法估計的結果，也列在表5中。

從表5中的檢驗結果可以看出，SLM模型和SEM模型的對數似然函數值log-likelihood（1134564，110529）均大于傳統(tǒng)面板數據模型（922705），表明空間面板數據模型比傳統(tǒng)面板數據模型要好，空間滯后模型又比空間誤差模型好。SLM模型的R2高于OLS估計的傳統(tǒng)模型的R2，SEM模型的R2略低于OLS估計的傳統(tǒng)模型的R2。同時因為自由度的減小，SLM與SEM模型調整后的R2偏低，但本文空間計量模型估計采用的是最大似然法，R2檢驗的意義不大。

由于空間自回歸系數ρ和空間誤差自相關系數λ均為正值，且顯著水平都達到1%，說明海西各設區(qū)市的全要素能源效率與相鄰設區(qū)市的全要素能源效率間確實存在正向的空間依賴關系。從SLM模型來看，空間自回歸系數ρ為05130，說明相鄰設區(qū)市全要素能源效率水平每提高1個單位，本設區(qū)市全要素能源效率將提升05130個單位，相鄰城市能源效率水平的提高將有助于本市能源效率水平的提高。從SEM模型來看，空間誤差自相關系數λ為05210，說明海西設區(qū)市之間的各種觀測不到的因素的地區(qū)相關性也對能源效率產生正向作用。

從各變量系數及其顯著性水平來看，多數影響因素變量對能源效率水平的區(qū)位分布的影響和已有研究文獻的假設一致。所有模型的估計結果顯示，城市化水平對全要素能源效率的影響在空間滯后模型中顯著性水平達到00787，而在傳統(tǒng)模型中不顯著，說明海西各設區(qū)市城市化水平對全要素能源效率的正向影響具有顯著的空間地理特征，城市化進程有空間溢出作用。

資源稟賦豐裕度在01顯著性水平下與全要素能源效率負相關。盡管在考慮空間相關性時顯著程度有所減弱，但依然嚴重阻礙了全要素能源效率的提高，說明海西各設區(qū)市之間的能源商品流通還不發(fā)達，無法實現能源要素自由流動，這同時影響了能源價格。能源價格對全要素能源效率的負向作用在考慮空間因素后減弱，一定程度上反映了各設區(qū)市之間的能源要素流動促進了能源資源的優(yōu)化配置，但由于資源與環(huán)境保護制度法規(guī)的不完善，能源價格不能反映巨大的外部成本和正常的市場供需。另外政府對主要能源及相關產業(yè)的價格干預還比較多，這從回歸結果可以看出，考慮空間相關性后政府干預度對海西全要素能源效率的負影響比較小，說明政府干預程度增強而導致市場化水平的下降的狀況有所改善。

產業(yè)結構與全要素能源效率顯著負相關。因此提高第二產業(yè)的能源效率、增加第二產業(yè)內部能源節(jié)約型產業(yè)比例和調整三大產業(yè)的結構是今后節(jié)能工作的方向。

對外貿易對全要素能源效率產生顯著負影響。對外貿易雖然可以擴大生產規(guī)模和優(yōu)化要素配置，有利于效率的提高，但海西經濟的特點是中小型民營經濟占主導，總量大，處于產業(yè)鏈中上游地位的優(yōu)勢企業(yè)為數不多，不能有效地提高規(guī)模效率和優(yōu)化資源配置。因此亟待產業(yè)鏈的整合來提高經濟質量、改善要素效率。外貿依存度對海西全要素能源效率產生負面影響。這種反向作用在空間計量模型中有所減弱，說明它對周圍設區(qū)市有積極作用。

與其他因素不同，外商直接投資占地區(qū)生產總值的比重對海西全要素能源效率的負向作用在考慮空間相關性時增強。

全要素生產率增長對海西全要素能源效率有顯著的促進作用，且這種正向作用在考慮空間相關性時更強，表明全要素生產率增長的擴散效應明顯。全要素生產率增長率是全要素能源效率提高的關鍵因素。

七結論

本文采用空間計量模型實證研究了海西20個設區(qū)市全要素能源效率的地區(qū)分布特征，得出以下結論：

第一，空間相關性檢驗和個體固定效應的空間計量模型分析表明，海西各市的全要素能源效率的區(qū)位分布存在正向空間依賴性，相鄰城市全要素能源效率水平的改進有助于城市能源效率的整體提高。

第二，從全要素能源效率的區(qū)位分布影響因素的估計結果可知，在空間相關情況下各因素對海西全要素能源效率的影響程度有所變化，這揭示了各因素對全要素能源效率的空間作用機制?？臻g相關的存在加強了全要素生產率增長、城市化水平對全要素能源效率的正向作用，減輕了資源稟賦、產業(yè)結構、外貿依存度、能源價格、政府干預的負面影響。僅有外商投資比重的負面影響在空間相關時加強。全要素生產率增長是海西全要素能源效率改進的主要推動因素。

第三，從海西各設區(qū)市全要素能源效率區(qū)位分布存在空間相關性的特征出發(fā)，有關部門在制定能源政策時應充分重視這種跨區(qū)域的空間聯系，積極尋求城市間的互助合作方式，形成互利共贏的節(jié)能減排格局。

參考文獻：

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[7]Shi G M， Bi J，Wang J N. Chinese regional industrial energy efficiency evaluation based on a DEA model of fixing non-energy inputs[J].Energy Policy. 2010， 38（10）.

[8]汪克亮，楊寶臣，等.基于技術差距的中國區(qū)域全要素能源效率研究[J].科學學研究.2011，（29）.

[9]孫久文，肖春梅.長三角地區(qū)全要素能源效率變動的實證分析[J].中國人口·資源與環(huán)境. 2012，22（12）.

[10]李治，李國平.城市能源效率分布特征影響因素研究[J].城市發(fā)展研究.2010， （17）.

[11]張軍，吳桂英，張吉鵬. 中國省際物質資本存量估算：1952-2000[J]. 經濟研究，2004，（10）.

[12]武春友，岳良文，等.基于MFA和DEA的煤炭資源效率測算方法的研究[J].中國人口·資源與環(huán)境.2012，22（12）.

[13]沈體雁，馮等田，等. 空間計量經濟學[M].北京：北京大學出版社.2010.

[14]鄒艷芬，陸宇海. 基于空間自回歸模型的中國能源利用效率區(qū)域特征分析. 統(tǒng)計研究，2005，（10）.

收稿日期：2013-08-28基金項目：福建省社會科學基金項目“海峽西岸經濟區(qū)城市全要素能源效率與可持續(xù)發(fā)展研究”和福建省軟科學項目（2012R0059）

作者簡介：張新紅（1966-），女，河南新鄉(xiāng)人，管理學博士，教授，主要從事宏觀經濟預測與預警研究。